| 研究課題/領域番号 |
19K04299
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| 研究機関 | 東京理科大学 |
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研究代表者 |
林 隆三 東京理科大学, 工学部機械工学科, 准教授 (80505868)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 交通機械制御 / 自動車 / 自動運転 |
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| 研究実績の概要 |
昨年度において，狭隘L字路走行において必要な最小の切り返し回数を求めることが可能な基盤理論を確立したが，本年度はその理論を拡張し，道路境界との安全マージンをパラメータとして考慮し，道路境界から指定した安全マージンを保って狭隘L字路を通過する走行経路の算出を可能とした．さらに，切り返し回数が増加しない範囲でこの安全マージンを最大化するロジックを実装し，これにより，狭隘L字路走行時の最適な走行経路を算出手法が具体化できた．
本手法の有効性を基礎的な数値シミュレーションにより検証した結果，提案した理論に誤りはなく，幅広い走路条件において有効であることが確認された．また，条件によって予想外の結果が生じるようなことがないことも確認された．これにより，狭隘L字路走行時の最適な経路生成手法は理論として完成したといえる．
本研究課題では，提案した手法の有効性実証として，一人乗り電気自動車をベースとした実験車両による走行実験を行うこととしている．本年度も，これを行うべく実験車両の準備を進めた．具体的には，本実験では車両の旋回半径の制御精度が重要であることから，ステアリング機構のモデル化によりハンドルの角度と車両の旋回半径の関係を定式化し，指令した目標旋回半径を精度よく再現できる操舵制御システムを構築した．また，駆動制御の面でも，タイヤに装着したロータリーエンコーダを用いることで，指定した距離だけ走行して停止する制御システムが構築できた．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
3: やや遅れている
理由
本年度は，新型コロナウイルス感染症の流行に伴ってステイホームが推奨された期間が長かったことから，主に実験準備において作業期間が十分に取れず，当初の予定よりも進捗が遅れ，目標達成には至らなかった．その反面，理論構築の面では目標以上の進捗があり，昨年度提案した基盤理論が高度化され，狭隘L字路を通過できる「最適な」経路を生成できる手法として完成させることができた．
実験関連では，LIDARによる自己位置推定技術の実装と，実際の検証実験実施が，未実施項目として残されている．実験準備を担当していた本年度の担当学生が卒業したため，来年度の担当学生が実験車両のノウハウを学ぶための時間が新たに必要となるものの，残された作業はそう多くないため，1年間の延長期間にすべて実施できるものと考えている．
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| 今後の研究の推進方策 |
来年度の主な作業は，本年度後半で行う予定であった，提案手法の実証実験である．まずはLIDARを用いて走行中に自己位置推定を行うロジックを実験車両に実装し，その結果から提案手法を用いて経路生成を行い，構築した操舵・駆動制御システムにより狭隘L字路の自動走行を実現する．
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| 次年度使用額が生じた理由 |
新型コロナウイルス感染症の流行により，本年度も大学内で作業できる時間が短かったことから，実験用消耗品の購入が計画よりも少なくなった．余剰金は次年度に予定している実験用消耗品の購入に充てる予定である．
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